{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "abbf132d",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 这里是迁移学习的内容"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "8c334202",
   "metadata": {},
   "source": [
    "这里的话有个预训练的模型和对数据进行的微调之类的。\n",
    "\n",
    "为什么说预训练模型的效果会非常好呢：\n",
    "\n",
    "像低特征的东西 边缘检测 曲线检测之类的东西。\n",
    "\n",
    "1.比如你用训练好的一个猫的分类器用于训练一个放射科的图片，其实可以看到似乎这两个案例好像没有什么关系，但是你使用了猫分类器的预训练模型的话\n",
    "这个时候预训练模型的边缘检测之类的东西（也就是训练出来的参数已经满足的某些数据的边缘检测）。这个时候放射科的图片运用这个预训练模型的时候边缘检测就可以进行的很好 同时加快收敛的速度。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "9cfc218a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 那么迁移学习为什么这么有作用呢？"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "7743b105",
   "metadata": {},
   "source": [
    "这里可以举一个简单的例子：\n",
    "\n",
    "假如你这个预训练的模型是有1百万的样本来弄出来的，然后你现在放射科的图片只有100张，这个时候你会发现100张图片的数据绝对是远远不够的\n",
    "那么你就要使用迁移学习来将这些已经训练好的低级特征的那些权重。这个时候就可以很好的加快模型的训练了。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "4cd73f8d",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 什么时候迁移学习才会有用呢？\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c331e718",
   "metadata": {},
   "source": [
    "这一点十分重要：\n",
    "\n",
    "1.数据必须是同一类的，比如图像，音频，文本...因为不同的数据类型其实差别是很大的。\n",
    "\n",
    "2.迁移学习必须是你要迁移的那个模型原本训练出来的数据要比你要迁移学习到的那个数据的数据量要大（而且最好是大很多）"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "29da1bf4",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.12"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}
